# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    a = np.array([50, 55, 96, 98, 65, 100, 70, 90, 85, 100])

    # 极差，最大值-最小值
    print("极差", a.max() - a.min())

    # 数据线性归一化
    a2 = (a - a.min())/(a.max() - a.min())
    print("数据线性归一化", a2)

    # 平均值x_=(1/n)(x1+x2+x3+...+Xn)
    print("平均值", a.mean())

    # 标准差,标准差越大,表示数据的分散程度越高,反之则表示数据的分散程度越低
    print("标准差", a.std())
    # 二维数组
    arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    std2 = np.std(arr2)  # 默认计算所有元素的总体标准差
    print(std2)  # 输出标准差
    # 计算每列的标准差
    std_col = np.std(arr2, axis=0)
    print(std_col)  # 输出每列的标准差
    # 计算每行的标准差
    std_row = np.std(arr2, axis=1)
    print(std_row)  # 输出每行的标准差

    # 方差
    print("方差", np.var(a, ddof=1))